Топ-5 идей, способных перевернуть e-commerce

Технология визуального поиска, система мониторинга онлайн-контента, черные списки и другие новации, позволяющие исполнить желания интернет-покупателей и дать конкурентное преимущество в e-commerce.

Комментарии 864

Конкурентная борьба в онлайн-торговле обостряется, и компаниям, которые хотят быть на шаг впереди, уже не обойтись без новых технологий на основе искусственного интеллекта. На выставке ECOM Expo’19 представили несколько новаций, позволяющих исполнить желания e-покупателей и дать конкурентное преимущество в e-commerce.

1. «Хочу такой, как на картинке»: новые сценарии выбора товаров онлайн

Проблема. Ежедневно интернет-магазины, маркетплейсы и поставщики размещают в соцсетях тысячи фотографий товаров. Все больше распространяется сценарий выбора, при котором решение о покупке принимается не на сайте интернет-магазина, а в социальной сети, на улице: в месте, где человек увидел привлекательную модель. Текстовый поиск не дает полностью релевантного ответа, так как человек не знает всех параметров модели и на свой запрос может получить совсем не то, что ему нужно.

По оценкам спикеров ECOM Expo’19, примерно 70% товаров магазинов одежды не показываются при поиске, их практически невозможно найти, 84% не обрабатывают запросы с субъективными квалификаторами (дешево, высокое качество), 60% не поддерживают тематические запросы (весенняя куртка, офисный стул), 22% сайтов не поддерживают поисковые запросы на изменение цвета. Покупатели уходят и вряд ли возвращаются.

Решение. Технология визуального поиска, позволяющая найти товар по фотографиям или картинке. Технология не новая, на Западе крупный ритейл использует в мобильных приложениях возможность поиска товара по картинке уже несколько лет, но у нас визуальный поиск пока не получил широкого распространения. Тем не менее на рынке есть готовые решения.

Понравившийся образ с помощью чат-бота можно переслать в интернет-магазин и получить от него предлагаемую подборку одежды, в которую войдут похожие товары из ассортимента магазина.

Возможна реализация еще одного сценария — поиск аналогов. В больших мультибрендовых магазинах нередко наблюдается ситуация под условным названием «упс, этот товар внезапно закончился», и тогда вместо искомого желтого пиджака посетителю почему-то начинают предлагать штаны или платье того же бренда. Технология позволяет находить аналог именно искомого товара.

Еще один сценарий — рекомендация сопутствующих товаров, дополняющих образ. Нейронные сети обучаются запоминать образы и подбирать дополнительные товары на основе луков, созданных в интернет-магазинах. По оценкам разработчиков, рекомендации позволяют увеличивать вовлечение и увеличить продажи на 30%.

Технология визуального поиска активно тестируется, реализуются разные сценарии, которых может быть бесконечное множество. По оценке американских специалистов, к 2020 году 25% роста всех интернет-продаж будет связано с технологиями визуального поиска.

2. «Люблю, когда меня понимают»

Проблема. Разные типы людей по-разному воспринимают информацию, реагируют на рекламные сообщения и принимают решение о покупке. Покупатели ждут персональных предложений, адаптированных к их личностным особенностям, предпочтениям и вкусам.

Решение. Сегментация клиентов и составление индивидуальных онлайн-предложений. На рынке внедряются технологии, позволяющие сегментировать клиентскую базу и адаптировать рекламные сообщения с учетом индивидуальных особенностей личности.

Аудитория покупателей делится на группы, отличающиеся по личностным признакам не менее чем на 40% (возраст, пол, средний чек, время поиска и т.п., — более 250 характеристик, информация собирается из социального профиля, истории прошлых покупок и прочего).

Далее базовое рекламное сообщение интернет-магазина адаптируется под каждый сегмент — изменяется стиль, заголовок, подбираются ценности товара, на которые нужно сделать акцент в зависимости от предпочтений, — новизна, проверенность, популярность, рекомендуется оптимальное время отправления сообщения.

По оценкам разработчиков, такая сегментация позволяет повысить конверсию рассылки в два раза.

3. «Люблю сравнивать и устраивать ралли среди магазинов»

Проблема. Люди заказывают товар, но не покупают. При этом есть магазины, у которых отказы и возвраты доходят до 95%. Невыкупленные заказы совершают тур к месту доставки и возвращаются, потери бизнеса значительные. Ответственность покупателей нулевая, онлайн-магазин в таких ситуациях юридически никак не защищен.

Решение. Черный список покупателей. Почему они не покупают? Надо понимать, что не выкупают товар по разным причинам: не подошло по качеству, прошел импульс желания: захотели — передумали — нашли другое; недобросовестность, потребительский терроризм в интернете.

В крупных городах все чаще наблюдается следующий сценарий покупательского поведения — заказывают один и тот же товар в разных магазинах и покупают у того, кто первый доставит.

Решение определяет рейтинг покупателя на основе его прошлых заказов и покупок, а также возраста, региона, пола, товарной группы и многих других параметров. Данные получают от служб доставки, обслуживающих е-commerce, крупных интернет-магазинов и маркетплейсов. На основе анализа данных формируется репутационный список.

Интернет-магазин в момент заказа может узнать, какая история у этого покупателя (по номеру телефона, имени и другим признакам). Магазин, увидевший недобросовестного клиента с низким качеством заказного поведения, предлагает покупку только по предоплате — частичной или полной. Если репутация прекрасная, можно смело отправлять заказ.

4. «Люблю, когда делятся опытом и жажду увлекательных историй»

Проблема. Контент — ключевой стимулятор продаж. Но до сих пор встречаются интернет-магазины со скудным описанием даже дорогих товаров.

Отсутствуют отзывы — самый востребованный у потребителя источник информации. Проблемы с контентом есть не только у мелких, но и у самых крупных игроков на рынках всех стран. Отследить в ручном режиме качество информации при многотысячном ассортименте невозможно.

Постоянный мониторинг контента с анализом и доработкой — сложная задача, особенно для брендов, размещающих сотни SKU своих товаров у разных онлайн-ритейлеров и на разных маркетплейсах.

Решение. Система мониторинга онлайн-контента. Система позволяет круглосуточно автоматически мониторить и анализировать контент в динамике, с изменениями, происходящими в реальном времени, отслеживать проблемные места.

Анализ делается на основе метрик для оценки качества данных. Есть количественные метрики (количество изображений, отзывов, рейтингов и т. д.) и качественные критерии (разнообразие картинок, соответствие картинок оригиналу, маркетинговому описанию и др.).

Нейронная сеть, обработав изображения, дает качественные рекомендации по фотографиям, картинкам и описаниям. Далее происходит калькуляция метрик и подготовка данных к использованию.

5. «Хочу прозрачных отношений

Проблема. Отсутствие прозрачной коммуникации между поставщиком, магазином и покупателем. Производитель, размещающий свой товар в интернет-магазине, не получает информации о том, в каком количестве и какому покупателю продан товар, куда пошли начисления. Покупатель не доверяет магазину, не зная точно, откуда пришел товар.

Решение. Supply chain на основе блокчейн. На блокчейн-платформе поставщики могут видеть данные о движении своих товаров: откуда пришли, как продвигаются и продаются. Платформа имеет возможность показывать количество транзакций, алгоритм вычисления движения товара и начисления вознаграждений. Формируется база данных о каждом товаре. Информацию о цепочках поставок имеют возможность получать покупатели, что повышает доверие к бренду.

Основная ценность блокчейн-решения — данные о движении товаров записываются и не могут быть изменены. Таким образом обеспечиваются прозрачность, доверие и минимизация рисков.

Данные платформы могут использоваться как гарант надежности для партнеров, в том числе кредитующих организаций. Бизнес-эффект — экономия за счет автоматизации и прирост выручки 5–10% в год.

По материалам retail.ru

Обсудить с другими читателями:
Погода